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Les 6 compétences pour devenir data scientist

Le Monde Iinformatique, Article de Katherine Noyes, IDG News Service (adapté par Maryse Gros) (extrait).

   La maîtrise du langage R et celle de Python sont couramment demandées et d'une façon plus générale, des aptitudes en développement. Alors que, traditionnellement, un spécialiste de l'analyse prédictive devra savoir utiliser les bases de Python, Adam Flugel attendra d'un data scientist qu'il puisse construire ses propres outils en Python sans être limité à une ou deux bibliothèques, par exemple, ou qu'il puisse s'attaquer à des données non structurées comme les vidéos, les images et les données textuelles. Le recruteur se laisse toutefois une marge de manoeuvre sur l'expérience liée aux outils spécifiques. Ainsi, des compétences en Java ou C++, par exemple, pourront quelquefois se substituer à une expérience en Python. « Ce qui est véritablement important, c'est la capacité à coder et à travailler avec les outils statistiques et d'analyse prédictive », explique-t-il en ajoutant que, pour un employeur, il sera bien plus facile de former à la syntaxe de Python sur une tâche donnée que de former à l'écriture de code.

   Il est également important d'avoir une expérience à la fois des bases de données relationnelles et des bases non relationnelles utilisées pour traiter les big data. SQL est généralement un pré-requis...
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Février 2016